La influencia del entorno socioeconómico en la toma de decisiones financieras: análisis del riesgo de deuda hipotecaria en los hogares españoles
The influence of socieconomic status on financial decision making: analysis of the risk of mortgage debt in spanish hauseholds
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Identificadores
URI: https://hdl.handle.net/10902/38199Registro completo
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González Manchón, PabloFecha
2025-06Director/es
Derechos
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Disponible después de
2030-06-21
Palabras clave
Entorno socioeconómico
Toma de decisiones financieras,
Deuda hipotecaria
Alfabetización financiera
Análisis nacional
Regresión logística
Encuesta de presupuestos familiares
Resumen/Abstract
Este trabajo analiza cómo el entorno socioeconómico afecta a la probabilidad de que los hogares españoles tengan deuda hipotecaria, partiendo de microdatos de la EPF (2023) del INE. Se parte de la premisa de que las decisiones financieras a menudo no son óptimas debido a una baja alfabetización financiera o a sesgo cognitivos, con mayor notoriedad en contextos de bajo SES. A través de un modelo de regresión logística binaria, se encontró que variables como el nivel de ingresos, el nivel de estudios, la presencia de hijos dependientes y la actividad laboral aumentan considerablemente el riesgo de endeudamiento, mientras que un mayor gasto tiende a reducirlo. Del mismo modo, se encontraron disparidades significativas respecto al sexo del cabeza de familia y a la región de residencia, lo cual es evidencia de la existencia de desigualdades estructurales en el acceso al crédito hipotecario. De tal modo que, es conveniente implementar ciertas políticas públicas que promuevan un acceso más equitativo y sostenible a la financiación de la vivienda
This paper analyzes how the socioeconomic environment affects the probability that Spanish households have mortgage debt, based on microdata from INE's HBS (2023). We start from the premise that financial decisions are often suboptimal due to low financial literacy or cognitive biases, with greater salience in low SES contexts. Through a binary logistic regression model, it was found that variables such as income level, educational level, presence of dependent children and work activity significantly increase the risk of indebtedness, while higher spending tends to reduce it. Similarly, significant disparities were found with respect to the sex of the head of household and the region of residence, which is evidence of the existence of structural inequalities in access to mortgage credit. Thus, it is advisable to implement certain public policies that promote more equitable and sustainable access to housing finance.








